低层次特征提取算法

最新推荐文章于 2025-04-11 15:06:09 发布
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本文深入探讨了计算机视觉领域的关键概念和技术，包括一阶边缘检测、二阶边缘检测、相位一致性、局部特征检测等。文章还介绍了光流估计、角点检测和特征检测方法，如Harris角点检测、SIFT算法等。这些技术在图像识别、目标跟踪、三维重建等领域具有广泛的应用。

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低层次特征是不许任何形状特征就从图像中提取的基本特征：

1. 一阶边缘检测：Robert，Prewitt，sobel，Canny

2. 二阶边缘检测：Laplancian, Marr-Hildreth, LoG

3. Spacek，Petrou

4. 相位一致性

5. 局部特征检测：角点检测：Harris；特征检测：SIFT，显著性算法

6. 光流估计


低层次(基于像素之间的)特征提取概述
松子茶的专栏
12-18 1万+
低层次特征是不需要任何形状/空间关系的信息就可以从图像中自动提取的基本特征，如：常用地阈值方法就是作为点处理的一种低层次特征提方式。所有低层次方法都可以应用于高层次特征提取，从而在图像中找到形状。在有些情形下，这些信息对理解图是足够的。但是，低层次特征提取函数的目的通常是为更高级分析提供信息。用于边界，角点和运动提取的方法，非常具有Robustness以及性能特久所必备的特性。一阶检测算子相于一阶微分法，二阶边缘检测算子相当于高一阶微分处理。
宽度学习（二）：基于k-均值聚类算法的特征提取（只讲提取部分）
qq2285580599的博客
03-04 1081
Motivation 1，
第四章低级特征提取（1）一阶边缘检测算子Sobel、Prewitt、Canny等
seven_tree的博客
04-10 1297
第四章 低级特征提取 一阶边缘检测算子Sobel、Prewitt、Canny等 4.1 概述 a. 我们定义低层次特征为基本特征，不需要任何形状信息就可以从图像中自动提取； 局部特征提取：边缘检测；角点检测（线条高曲率点）；局部兴趣图像块； 运动特征，常用方法为光流； 4.2 边缘检测 4.2.1 一阶边缘检测算子 4.2.1.1 基本算子 a. 基于边缘检测的分析不易受整体光照强度变化的影响，因...
数字图像处理——边缘检测（低层次的图像特征提取）
ingy
12-18 7971
综述 底层次的特征是不需要任何形状信息（空间关系的信息）就可以从图像中自动提取的特征，这样看来，阈值方法就是作为点处理的一种低层次特征提取方式，所有低层次方法都可以作为高层次特征提取的预处理，从而在图像中找到形状。 边缘检测相当于漫画家的草稿，了解频域将有利于分析低层次特征提取。 角点检测，原理上是检测线条上曲率突变的点，是一种局部特征检测。 所以低层次的特征提取包括以下部分： 一阶边缘...
深度学习中的感受野：从基础概念到多层次特征提取
介绍AI领域相关知识
11-10 2422
在深度学习，特别是计算机视觉任务中，感受野（Receptive Field）是一个至关重要的概念。它指的是在神经网络中某一层的神经元在输入图像上“看到”的区域大小。感受野的大小影响了网络能捕捉的特征层级，从而决定了它的特征提取能力。因此，理解感受野如何逐层扩展、如何对不同特征进行分级，是深入理解深度学习图像处理的关键。
计算机视觉图像特征提取入门：Harris角点与SIFT算法
最新发布
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-11 14万+
计算机视觉图像特征提取入门：Harris角点与SIFT算法，在计算机视觉领域，图像特征提取是一项至关重要的基础任务。它旨在从图像中提取具有代表性和独特性的信息，这些信息能够帮助计算机理解图像内容，为后续的目标识别、图像匹配、图像分割等高级任务提供有力支持。Harris 角点和 SIFT（尺度不变特征变换）算法作为经典的图像特征提取方法，在学术界和工业界都得到了广泛应用。Harris 角点能够有效地检测出图像中的角点特征，这些角点往往是图像中物体形状的关键转折点，蕴含着丰富的结构信息。
层次聚类算法
03-30
层次聚类算法是一种无监督学习的聚类方法，主要用于对数据集进行分组，使得同一个组内的数据点之间相似性更高，而不同组内的数据点相似性较低。层次聚类算法的目标是构建一个分层的簇的嵌套结构，这种结构通常用一棵...
特征提取：传统算法 vs 深度学习
小舟的博客
10-13 1872
特征点是图像中梯度变化较为剧烈的像素，比如：角点、边缘等。FAST（Features from Accelerated Segment Test）是一种高速的角点检测算法；而尺度不变特征变换SIFT（Scale-invariant feature transform）仍然可能是最著名的传统局部特征点。也是迄今使用最为广泛的一种特征。特征提取一般包含特征点检测和描述子计算两个过程。
MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】多尺度特征提取(补充篇)
qq_36130719的博客
04-16 1319
传统特征提取方法的研究过程和思路是非常有用的，因为这些方法具有较强的可解释性，它们对设计机器学习方法解决此类问题提供启发和类比。有部分人认为（也有部分人反对）现有的卷积神经网络与这些特征提取方法有一定类似性，因为每个滤波权重实际上是一个线性的识别模式，与这些特征提取过程的边界与梯度检测类似。同时，池化（Pooling）的作用是统筹一个区域的信息，这与这些特征提取后进行的特征整合（如直方图等）类似。通过实验发现卷积网络开始几层实际上确实是在做边缘和梯度检测。
深入理解卷积神经网络是如何学习到不同特征
QQ_2642160196的博客
03-22 3355
首先，卷积神经网络从低层到高层过程中，先是通过卷积层的卷积核提取低级特征（如垂直边缘特征，水平边缘特征，颜色等局部特征），随着层数加深，慢慢实现层边缘特征到局部特征的转换（在中间主要靠池化层扩大感受野），到了全连接层，就逐渐实现将多个部分特征（即每个特征图代表一种特征）组合为整体的转变。 重点是，最初卷积层是如何提取多个特征？ 因为随机初始化权重导致不同的卷积核有不同的参数，而后更新的过程中导致它...
AI作业8-卷积2
weixin_61223404的博客
05-09 183
AI作业8-卷积2
深度学习的本质:多层次特征提取
AI天才研究院
04-11 2062
总的来说,深度学习的核心本质就是利用多层神经网络,通过自动提取数据的高层次抽象特征,从而大幅提升机器学习的性能。这种端到端的特征学习机制,使得深度学习在各个领域都取得了令人瞩目的成就。解释性不足:深度网络的内部工作机制难以解释,缺乏可解释性。数据依赖性强:深度学习通常需要大量的标注数据才能取得好的效果。计算资源需求大:训练深度网络通常需要强大的硬件支持。鲁棒性问题:深度网络容易受到对抗性样本的影响,缺乏鲁棒性。发展可解释的深度学习模型,提高模型的可解释性。
深度特征融合---高低层（多尺度）特征融合
xys430381_1的专栏
03-09 13万+
在很多工作中，融合不同尺度的特征是提高分割性能的一个重要手段。低层特征分辨率更高，包含更多位置、细节信息，但是由于经过的卷积更少，其语义性更低，噪声更多。高层特征具有更强的语义信息，但是分辨率很低，对细节的感知能力较差。如何将两者高效融合，取其长处，弃之糟泊，是改善分割模型的关键。 空洞卷积 高低层特征直接concat 融合特征的SSD：对小目标的快速检测 FSSD: Feature Fusion...
kmeans特征提取原理，详细代码图解分析
whiteinblue的专栏
05-28 2万+
一、数据、数据预处理 2.1数据：  下载的CIFAR-10数据库；其中的每个data_batch都是10000x3072大小的，即有1w个样本图片，每个图片都是32*32且rgb三通道的，这里的每一行表示一个样本。 提取40W个训练patches： patches = zeros(numPatches, rfSize*rfSize*3);%400000*108 for i=1:numP
Graph特征提取方法:谱聚类(Spectral Clustering)详解
祥瑞的技术博客
04-30 1万+
背景：Graph的特征提取方法有很多种，有空域的方法vertex domain，谱方法spectral domain，最经典的就是图卷积GCN（Graph Convolutional Network）GCN (Graph Convolutional Network) 图卷积网络解析 。这里是另一种方法，谱聚类的方法( spectral clustering)。 相关论文详解： GCN (Gra...
聚类分析中几种算法的比较
yaoyepeng的专栏
03-27 3万+
<br />     将数据库中的对象进行聚类是聚类分析的基本操作，其准则是使属于同一类的个体间距离尽可能小，而不同类个体间距离尽可能大，为了找到效率高、通用性强的聚 类方法人们从不同角度提出了近百种聚类方法，典型的有K-means方法、K-medoids方法、CLARANS方法,BIRCH方法等，这些算法适用 于特定的问题及用户。本文综合提出了评价聚类算法好坏的5个标准，基于这5个标准，对数据挖掘中常用聚类方法作了比较分析，以便于人们更容易、更快捷地找 到一种适用于特定问题及用户的聚类算法。
尺度不变特征变换(SIFT)特征提取分析
松子茶的专栏
11-25 4万+
尺度不变换特征变换(Scale invariant feature Transform,SIFT)(Lowe,1999,2004)[1],[2]的目标是解决低层次特征提取及其图像匹配应用中的许多实际问题。在博文【特征提取】Harris角点检测中介绍的Harris算子对图像尺度变化非常敏感，因此不适合用于不同尺度的图像匹配。所以，本节主要根据论文[1]和[2]理解，介绍SIFT相关知识。关于SIFT算法，2004年David Lowe发表在Int. Journal of Computer Vision的经典论
特征提取方法：聚类之Kmeans
Jack_Kuo的博客
06-22 1万+
本文是学习计算机视觉：（二）计算机视觉的基础中第二部分图像特征及描述下的特征提取方法：聚类方法里边的Kmesns方法
如何评价线特征提取算法
02-14
### 线特征提取算法的优点 线特征提取算法能够高效识别图像中的边缘和其他一维结构，在计算机视觉领域有着广泛应用。这类算法的主要优点如下： - **高效率**：相较于其他复杂的特征提取方法，如SIFT，线特征提取算法通常计算成本更低，更适合于实时处理任务[^1]。 - **鲁棒性强**：对于光照变化、视角变换等因素具备较好的不变性，能够在不同条件下稳定工作。 - **易于实现**：相比深度学习模型所需的大量训练样本和复杂架构设计，传统线特征提取技术更简单易懂，开发周期短。 ```python import cv2 import numpy as np def detect_line_features(image_path): img = cv2.imread(image_path, 0) edges = cv2.Canny(img, 50, 150, apertureSize=3) lines = cv2.HoughLinesP(edges, rho=1, theta=np.pi/180, threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=10) line_image = np.zeros_like(img) if lines is not None: for line in lines: x1, y1, x2, y2 = line[0] cv2.line(line_image, (x1, y1), (x2, y2), color=(255, 0, 0)) return line_image ``` ### 线特征提取算法的缺点 然而，任何事物都有两面性，线特征提取同样存在局限之处： - **抗噪能力弱**：当面对噪声较多的情况时，可能会误检或漏检线条，影响最终效果。 - **参数敏感度较高**：不同的应用场景可能需要调整多个超参才能获得理想的结果，增加了调优难度。 - **表达力有限**：相比于基于深度学习的方法，传统的线特征表示形式较为单一，难以捕捉到高层次语义信息。 ### 应用场景 鉴于上述特性，线特征提取适用于以下几种典型场合： - **道路标记识别**：交通监控系统中用于自动检测车道分隔线等重要标志物的位置与状态。 - **文档分析**：帮助OCR软件更好地理解表格边界或其他结构性元素所在位置，提高文字识别精度。 - **工业自动化**：生产线上的质量控制环节可以利用该技术快速定位产品表面缺陷所在的直线路径。
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